利用Kibana图表化Elasticsearch中的数据

1. 背景

Kibana 是一个开源分析和可视化平台，旨在可视化操作 Elasticsearch 。Kibana可以用来搜索，查看，和存储在 Elasticsearch 索引中的数据进行交互。可以轻松地进行高级数据分析，并可在各种图表，表格和地图中显示数据。

Kibana 可以轻松理解海量数据。其简单的基于浏览器的界面使您能够快速创建和共享动态仪表板，实时显示 Elasticsearch 查询的更改。

Kibana安装简单快速，不需要代码，也不需要需额外的基础架构，就可以和Elasticsearch直接交互 。

2. 环境

• python 3.6.1
• 系统：win7
• IDE：pycharm
• Elasticsearch5.4.2
• Java JDK
• kibana 5.4.2

3. 环境搭建

参考文章：https://www.cnblogs.com/ginb/p/elasticsearch.html

• 搭建好之后，启动Kibana，然后在浏览器中查看Elasticsearch 中的数据 
  
  • 启动kibana

 

• 在浏览器中查看数据： localhost:5601

   
   
  默认显示近15分钟的数据……修改时间区间

 
 
可以看到连续两个月的数据。

4. Kibana生成图表

4.1. 创建图表

 
 

• 这里我们选择曲线……
• 有两种方式创建新的搜索（以图表展示）： 
  
  • 创建新的搜索：需要指定对应的数据库。
  • 基于原有的搜索创建：需要指定搜索基准（后面在解决模糊匹配时会很有用）。

4.2. 添加线

• 设置x轴和y轴的刻度

• 设置x轴为每天代表一个刻度

• 设置y轴，绘制3条曲线：分别是：有销量商品数，指标，指标下销量之和。

• 结果如下：

• 可以修改曲线颜色

4.3. 一些小功能

• （1）. 保存功能：保存关于这个搜索的设置，下次可以直接打开，不需要重复设置。

• （2） . 针对每条曲线进行更详细的设置：例如可以设置参考y轴的刻度在右边。当几条曲线的参照标准不同时会很有用。

• （3）.根据条件筛选数据：不添加条件的话，显示的图表是针对整个数据库的。如果设置筛选条件，那么针对的数据则是符合这个条件的一部分数据。如下图所示就是显示某个关键词下的数据。

5. 注意事项

5.1. kibana的模糊查询

• （1）. 以筛选条件key:”speakers”查看数据库中数据时，从左下角的匹配情况来看，会发现真正匹配的数据才占到12.6%，其他的都是包含这个speakers的数据，并不是完全匹配。

• kibana是根据字段来进行模糊查询，搜索查询，效率高，模糊查询。key:”speakers” 查询的是key这个字段下包含”speakers”的所有记录。如下图，发现2017.06.14这天的数据在Kibana中显示有11192条，而在数据库中查询记录数为7153条，如下：

• （2）. 如何解决这个问题，达到精准匹配？ 
  
  • 上上图左下角去掉按钮去掉就好。看下图，匹配正常！

 

• 然后将这个设置保存起来，记为speakers_test，这一步非常重要。

• （3）. 如何将这种精准匹配运用在画图时呢？ 
  非常简单：只需要在画图时，选择之前保存的搜索speakers_test作为基准，进行新的图表设置即可，这个部分可以参考第4节。

  

5.2. 添加和删除数据库

注意：添加和删除数据库，指的是针对kibana，不会影响到Elasticsearch中的数据。

• （1）. 如果想删除数据库，很简单，如下图。

• （2）. 如果想添加数据库，需要注意这个数据库中的数据 必须要有关于日期的字段。 
  流程是：设置 ——> + ——>填写数据库名 ——>设置日期字段 ——>最终确定需要的字段名

 
 

参考链接：https://blog.csdn.net/zwq912318834/article/details/78657787